ل لديك بيانات في ملف Excel أو CSV وتريد تحليلها والتنبؤ بالنتائج؟
أقدم لك خدمة بناء نموذج Machine Learning باستخدام Python، يشمل تنظيف وتجهيز البيانات، اختيار النموذج المناسب، تدريبه، تقييم أدائه، وتسليم النتائج بشكل واضح ومنظم.
يمكنني مساعدتك في:
تصنيف البيانات، التنبؤ بالقيم، تحليل بيانات المبيعات أو العملاء، واستخراج نتائج تساعدك على اتخاذ القرار.
تشمل الخدمة الأساسية:
ملف بيانات واحد بصيغة Excel أو CSV، بحد أقصى 500 صف و10 أعمدة، مع بناء نموذج Machine Learning بسيط للتصنيف أو التنبؤ، وتسليم الكود والنتائج.
في حال كان حجم البيانات أكبر، أو كنت ترغب في تجربة أكثر من نموذج، أو إضافة واجهة Streamlit، يمكنك طلب التطوير المناسب.
سأقوم بتنظيف البيانات من القيم الناقصة أو الأخطاء وتجهيزها بشكل مناسب قبل بناء نموذج Machine Learning.
سأختار النموذج المناسب لطبيعة بياناتك سواء كان للتصنيف أو التنبؤ أو التحليل، ثم أقوم بتدريبه باستخدام Python.
سأقوم بقياس أداء النموذج وتوضيح النتائج بطريقة بسيطة مثل الدقة ونسبة الخطأ والمؤشرات المناسبة للمشروع.
ستحصل على كود مرتب وواضح مع شرح مبسط للخطوات حتى تستطيع فهم المشروع أو تطويره لاحقًا.
ستحصل على كود واضح ومنظم لبناء نموذج Machine Learning، قابل للتعديل والتطوير حسب احتياجك.
سيتم تدريب نموذج مناسب لطبيعة بياناتك سواء للتصنيف أو التنبؤ أو تحليل النتائج.
ستحصل على تقرير مبسط يوضح دقة النموذج، النتائج النهائية، وأهم الملاحظات بشكل سهل الفهم.
سأوضح لك طريقة تشغيل الكود والملفات المطلوبة حتى تتمكن من استخدام المشروع بسهولة.
استخدام اكثر من نموذج machine learningتجربة 4نماذج مختلفه ومقارنه النتائج لاختيار النموذج الافضل
10.00
|
|
جلسة مباشرة لمدة تصل إلى 60او90 دقيقة عبر Zoom أو Google Meet، تشمل شرح فكرة المشروع، الكود
10.00
|
|
تصميم وجهة تفعيل باستخدام Strimlitتصميم واجهة احترافيه لرفع ملف وعرض نتائج والتنبوئات
10.00
|
|
تطوير المشروع باستخدام Deep Learning تطوير المشروع الى نموذج Deep learning
15.00
|
|
تنفيذ المشروع على ملفات حتى 5000 صف مع معالجة البيانات، وتعديل الكود، وإعادة تدريب النموذج واختباره
10.00
|
استخدام اكثر من نموذج machine learningتجربة 4نماذج مختلفه ومقارنه النتائج لاختيار النموذج الافضل
10.00
|
|
جلسة مباشرة لمدة تصل إلى 60او90 دقيقة عبر Zoom أو Google Meet، تشمل شرح فكرة المشروع، الكود
10.00
|
|
تصميم وجهة تفعيل باستخدام Strimlitتصميم واجهة احترافيه لرفع ملف وعرض نتائج والتنبوئات
10.00
|
|
تطوير المشروع باستخدام Deep Learning تطوير المشروع الى نموذج Deep learning
15.00
|
|
تنفيذ المشروع على ملفات حتى 5000 صف مع معالجة البيانات، وتعديل الكود، وإعادة تدريب النموذج واختباره
10.00
|